发表服务
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
（3）取分数最大的K（Top-K）个框（论文中K设置为300）。讲到这里相信大家也对RPN有了一个深刻的认识了。可以认为FasterRCNN的综合性能是要优于之前的RCNN和FastRCNN，大家对于FastRCNN和RCNN可以重点去了解原理，对于FasterRCNN可以重点
图1FasterRCNN基本结构（来自原论文）依作者看来，如图1，FasterRCNN其实可以分为4个主要内容：Convlayers。作为一种CNN网络目标检测方法，FasterRCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的featuremaps。
（3）取分数最大的K（Top-K）个框（论文中K设置为300）。讲到这里相信大家也对RPN有了一个深刻的认识了。可以认为FasterRCNN的综合性能是要优于之前的RCNN和FastRCNN，大家对于FastRCNN和RCNN可以重点去了解原理，对于FasterRCNN可以重点
发表服务